Aprendizaje Supervisado en Inteligencia Artificial 
El aprendizaje supervisado (también conocido como aprendizaje automático supervisado) es una subcategoría del aprendizaje automático y la inteligencia artificial. A través del uso de conjuntos de datos etiquetados, este método permite entrenar un modelo que es capaz de clasificar datos o predecir resultados en base a un dato de entrada.

¿Cómo Funciona el Aprendizaje Supervisado?
En el aprendizaje supervisado, el modelo se entrena utilizando un conjunto de datos que ya contiene las respuestas correctas, conocidas como etiquetas. Estos datos etiquetados sirven como ejemplos que el modelo utiliza para aprender a identificar patrones y relaciones entre las características de los datos de entrada y sus correspondientes resultados.

Aplicaciones del Aprendizaje Supervisado
Este tipo de aprendizaje es fundamental en numerosas aplicaciones de la inteligencia artificial, tales como:

Reconocimiento de Imágenes: Identificación de objetos dentro de imágenes, como diferenciar entre una manzana y una naranja.
Predicción de Ventas: Estimación de futuras ventas basadas en datos históricos.
Detección de Fraudes: Identificación de transacciones sospechosas en sistemas financieros.
Proceso de Entrenamiento
El proceso de entrenamiento en el aprendizaje supervisado incluye los siguientes pasos:

Recolección de Datos: Obtener un conjunto de datos representativo y etiquetado.
Preprocesamiento: Limpiar y preparar los datos para el entrenamiento.
Entrenamiento del Modelo: Utilizar los datos etiquetados para que el modelo aprenda las relaciones entre las características y las etiquetas.
Evaluación: Medir el rendimiento del modelo utilizando un conjunto de validación.
Implementación: Utilizar el modelo entrenado para realizar clasificaciones o predicciones sobre nuevos datos.
Ejemplo